ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017

## KOMPUTASI BERBASIS DINAMIKA FLUIDA DALAM PREDIKSI PERFORMA PREDUSTER SECARA UNSTEADY STATE
Eka Lutfi Septiani eka.septiani@uisi.ac.id Departemen Teknik Kimia, Universitas Internasional Semen Indonesia

## Abstrak
Preduster  merupakan  alat  berbentuk cyclone yang  digunakan  dalam  memisahkan  gas  dan padatan. Dalam industri semen, alat ini dipasang untuk memisahkan partikel debu dan udara panas sisa  pembakaran  dan  pemanasan  sehingga  udara  panas  tersebut  dapat  dimanfaatkan  kembali sebagai media pra-pemanasan bahan baku maupun media pengering batu bara. Komputasi berbasis dinamika  fluida  telah  digunakan  dalam  penelitian  ini  karena  mampu  menyelesaikan  persamaan perpindahan  momentum,  panas  maupun  massa.  Pemodelan  sistem  unsteady  state  menggunakan algoritma Large Eddy Simulation (LES) dengan time step 0,01 selama 10 detik. Pendekatan distribusi partikel yang masuk dalam preduster menggunakan model Lagrangian. Performa preduster dinilai dari efisiensi pemisahan solidnya, pemodelan ini memprediksi efisiensi pemisahan yang terjadi selama 10 detik mencapai 70,9%.
Kata kunci: Cyclone, Komputasi Dinamika Fluida, Large Eddy Simulation, model Lagrange, Efisiensi

## 1. Pendahuluan
Cyclone merupakan alat pemisah antara gas dan padatan  [1] yang memiliki banyak keunggulan yaitu  biaya  instalasi  dan  perawatan  relatif  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  alat  lainnya,  dapat dioperasikan pada temperature yang tinggi, serta efisiensi pemisahannya sangat tinggi. Namun, alat ini  tidak  terlalu  baik  dalam  pemisahan  gas  dan  solid  yang  berukuran  sangat  kecil  [2,3].  Salah  satu cyclone yang  dipasang  dalam  industri  semen  difungsikan  sebagai  preduster  yakni  alat  untuk mengurangi  kandungan  solid  dalam  gas.  Udara  panas  sisa  pembakaran  dalam  klinker  dan  kalsiner dapat  digunakan  sebagai  media  pemanas  dalam  alat preheater empat  tingkat,  selanjutnya dimanfaatkan kembali sebagai media pengering batubara didalam coalmill agar kandungan  air dalam batubara  yang  diumpankan  untuk  pembakaran  di  klinker  dan  kalsiner  berkurang.  Hal  ini  bertujuan untuk  meningkatkan  efisiensi  pembakaran,  tetapi  hasil  pembakaran  masih  belum  optimal  yang kemungkinan  disebabkan  oleh  kandungan  debu  dalam  batubara  relative  tinggi  berdasarkan  hasil pengamatan.  Tingginya  kandungan  debu  ini  diduga  berasal  dari  pemisahan  udara  panas  dengan padatan debu yang kurang maksimal didalam preduster.
Kajian performa cyclone dalam skala industri secara eksperimen sangat susah untuk dilakukan terkait  dengan  waktu  dan  biaya  yang  cukup  tinggi  sehingga  dalam  penelitian  ini  dilakukan  prediksi secara  numeric  berbasis  dinamika  fluida.  Beberapa  peneliti  terdahulu  telah  menunjukkan  bahwa prediksi secara numeric berbasis dinamika fluida dapat diterima dan memberikan kesesuaian dengan hasil  eksperimen  karena  dalam  pendekatan  numerik  ini  menyelesaikan  persamaan  perpindahan momentum, panas, dan massa [4]. Kepa [5] menunjukkan bahwa pemodelan berbasis dinamika fluida dengan Reynold Stress Model (RSM) dapat merepresentasikan performa cyclone dalam skala besar yang  sulit  dilakukan.  Brennan  et.  al.  [6]  mencoba  membandingkan  pemodelan  Differential  Raynold Stress  (DRSM),  Large  Eddy  Simulation  (LES),  dan  model  laminer  flow.  Hasil  yang  diperoleh menunjukkan  bahwa  model  DRSM  dan  LES  memberikan  hasil  yang  sangat  mendekati  eksperimen. Model  LES  telah  banyak  menunjukkan  kesesuaian  dalam  prediksi  numerik  meskipun  memerlukan daya komputasi yang besar[7-9]. Oleh karena itu, dalam memprediksi preduster dalam industri semen ini dilakukan dengan pemodelan LES. Berdasarkan pemodelan ini akan dihitung efisiensi pemisahan dari preduster.

## 2. Metode
Penyelesaian secara numerik berbasis dinamika fluida pada penelitian ini menggunakan software Ansys  Fluent  Student  Version  16.2.  Terdapat  tiga  tahapan  dalam  penyelesaian  ini,  yaitu  tahap  pre- processing,  solver,  dan  tahan  post-processing.  Pada  tahap  pre-processing  diharuskan  membuat domain perhitungannya dan mendefinisikan bagian-bagian dari domain perhitungan untuk penentuan kondisi  batas  nantinya.  Domain  dalam  tahap  ini  berupa  zona  3-Dimensi  yang  dibuat  dengan menggunakan  software  Workbench  Design  Modeller  mengikuti  dimensi  yang  ada  dalam  industri
semen seperti Gambar 1.(a), selanjutnya dilakukan pendefinisian yang akan digunakan untuk kondisi batas  dan  pemecahan  volume  domain  menjadi  84.148  buah  hexagonal  seperti  yang  terlihat  dalam Gambar  1.(b).  Pemecahan  volume  dilakukan  karena  penyelesaian  ini  menggunakan  pendekatan metode finite volume.
Gambar 1. (a) Geometri preduster pada industri semen (mm), (b) Pembagian volume dan definisi dalam kondisi batas
Analisa  nilai  skewness  pada  geometri  ini  diperoleh  0,153,  menunjukkan  bahwa  pembagian  volume domain ini sangat baik karena dibawah 0,25.
Tahapan kedua ialah solver yakni penentuan pemodelan. Penelitian ini menggunakan model turbulensi  LES  yang  merupakan  alternatif  pertengahan  dari  pemodelan  Reynold  Average  Navier Stokes(RANS)  dan  Direct  Numerical  Simulation(DNS).  Model  ini  menyelesaikan  persamaan momentum berupa filtered Navier Stokes [10] sebagai berikut :
(1)
Pemodelan  turbulensi  skala  sub-grid  dalam  Ansys  Fluent  menggunakan  hipotesa  Boussinesq  yang dihitung dari :
(2)
Harga  kk tidak dimodelkan, laju strain tensor didefinisikan dengan
(3)
Nilai persamaan Favre Filtered Navier-Stokes didefinisikan dalam suku yang berbeda yaitu isotropic dan deviatoric :
(4)
Suku deviatoric dimodelkan dengan model Smagorinsky yakni
(5)
suku  kk dapat ditulis sebagai dimana M sgs adalah Mach Number. Model pertama yang telah  dibuat  Smagorinsky  ialah  model  Smagorinsky-Lilly  dimana  viskositas  pusaran  dimodelkan
dengan , Ls ialah panjang gabungan dari skala sub-grid dan . Didalam Ansys
Fluent  Ls  is  dikalkulasikan  dengan
dimana  k  adalah  konstanta  Von  Karman  c,  d adalah  jarak terdekat  dengan  dinding,  Cs  = 0.1  adalah  konstanta  Smagorinsky,  dan Δ adalah  skala grid lokal yang dihitung dengan Δ = V 3 .
Untuk  pemodelan  partikel  menggunakan  lagrangian  model  dengan  distribusi  partikel  mengikuti pemodelan  Rossin-Rammler  yang  diinjeksikan  sebnyak  10%  dari  udara  panas  yang  masuk  melalui inlet preduster.
Hasil  perhitungan  dianalisa  pada  tahap  terakhir  yaitu  post-processing.  Dalam  tahap  ini dilakukan observasi data tekanan, distribusi partikel sepanjang waktu tampak dari atas dan samping preduster, dan garis lintasan partikel didalam cyclone.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pendeketan Unsteady State dengan pemodelan LES dan Lagrangian dilakukan selama 10 detik dengan  time  step  0,01  dan  jumlah  time  step  1000.  Tekanan  pada  aliran  gas  keluar  dibandingkan dengan  tekanan  yang  terdapat  dalam mill batubara.  Tekanan  preduster  pada  hasil  prediksi  ini diperoleh -3205 Pa dimana terdapat perbedaan dengan yang terbaca pada mill batubara yaitu 2546,5 Pa. Perbedaan ini cukup masuk akal karena prediksi tekanan pada kalkulasi hanya sampai outlet gas pada  preduster  sehingga  memungkinkan  terjadi  perbedaan  tekanan  dikarenakan  friksi  sepanjang saluran dari peduster ke mill batubara.
Pada  hasil  pengamatan  secara  unsteady  state  yang  direkam  dalam  waktu  satu  detik  pertama menunjukkan  pemodelan  dengan  LES  memberikan  kesesuaian  dalam  teori  aliran  fluida  didalam cyclone .  Partikel  debu  yang  ikut  masuk  dalam  aliran  udara  masuk  kedalam  preduster  melalui samping, akibatnya debu mengalami gaya sentripetal didalam preduster sehingga pemisahan antara udara dan debu dapat terjadi. Udara akan terus berputar membentuk vorteks yang berputar didalam silinder  preduster,  sedangkan  debu  yang  terikut  seharusnya  terlempar  menuju  dinding  preduster. Udara  yang  berputar  dari  atas  menuju  ke  bawah  berubah  menjadi  pusaran  yang  menuju  ke  atas akibat  perubahan  bentuk  silinder  menjadi  bentuk  konis.  Debu  yang  terpisah  oleh  udara  jatuh  ke bawah untuk dikumpulkan.
Gambar 2. Tampak Atas: Simulasi Persebaran Partikel Debu Unsteady State pada 1 detik pertama (ukuran dalam skala meter)
Gambar 3. Tampak Samping: Simulasi Persebaran Partikel Debu Unsteady State pada 1 detik pertama (ukuran dalam skala meter)
Pada simulasi diatas satu detik, sebagian besar partikel yang sangat kecil dengan rata-rata dibawah 1  m  ikut  terbawa  aliran  udara  panas  dalam  outlet  gas  bersih.  Oleh  karena  itu  dalam  analisa perhitungan efisiensi pemisahan dalam preduster diperoleh 70,9% dengan mengikuti persamaan :
 = j j o m   (6)
2 ) ( 1 1 pj pc j d d + =  (7)
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017
2 ( 2 9       − = g p i pc NeV W d     (8)
m j adalah  fraksi  massa  partikel  didalam  rentang  ukuran  partikel  ke-j. d pj adalah  karakteristik diameterdari rentang ukuran partikel ke-j  (dalam  m). Ne bilangan kembali dan Vi adalah kecepatan inlet.

## 4. Kesimpulan dan saran
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  evaluasi  performa  preduster  secara  numeric  berbasis  dinamika fluida menggunakan pemodelan LES dan Lagrangian. Dari hasil yang diperoleh terdapat kesesuaian hasil  simulasi  dengan  pola  alir  teoritis,  selain  itu  tekanan  yang  diperoleh  secara  numerik  dapat diterima bila dibandingkan dengan tekanan pada mil l batubara dalam industri semen. Dari kesesuain ini,  maka  dapat  dilakukan  perhitungan  efisiensi  pemisahan  berdasarkan  pengamatan  10 detik  yakni sebesar  70,9%.  Dalam  penelitian  berikut  perlu  dilakukan  pengamatan  yang  lebih  lama  apakah terdapat peningkatan atau penurunan perhitungan efisiensi, apabila terdapat penurunan perhitungan maka  selanjutnya  dapat  dilakukan  tahapan  optimasi  dengan  mempertimbangan  berbagai  faktor seperti kecepatan fluida, laju alir, dan dimensi preduster.

## 5. Terima Kasih
Ucapan terima kasih telah disampaikan pada LPPM UISI dalam hal dukungan finansial penelitian dan kepada PT Semen Indonesia, (Persero) Tbk. dalam hal dukungan data yang diberikan.

## Daftar Pustaka
[1]  Geankoplis,  C.J.  2003.  Transport  Processes  and  Separation  Process  Principle.  Pearson Education, Inc. Bab 14, hal. 943.
[2]  Kosaki, Y., Hirai, T. , Yamanaka, Y. , Takeshima, K.  2015. Investigation on dust collection and particle classification performance of cyclone by airflow control for design of cyclones. J. Powder Technology 277, 22 – 35
[3]  F.  Ficici,  V.  Ari,  M.  Kapsiz.  2010.  The  effects  of  vortex  finder  on  the  pressure  drop  in  cyclone separators International Journal of the Physical Sciences Vol. 5 (6), p. 804-81
[4]  Anonim, ANSYS FLUENT 14.0 Teory Guide ( ANSYS Inc, Canonsburg 2011)
[5]  Kepa. 2013. The efficiency improvement of a large-diameter cyclone – The CFD calculations. J. Separation and Purification Technology 118, 105 – 111
[6]  Brennan,  M.,  Holtam,  P.,  Narasimba,  M.  2014.  A  semi-mechanistic  model  of  hydrocyclones- Developed  from  industrial  data  and  inputs  from  CFD.  International  Jpurnal  of  Minerals  Process 133, 1-12.
[7]  Derksen,  J.J.,  Van  den  Akker,  H.E.A.,  Sundaresan,  S.  2008.  Two-way  coupled  large-eddy simulations of the gas-solid flow in cyclone separator. AIChE J. 54 (4) 872.
[8]  Souza F.J., Salvo R.V. and Martins D.A.M. 2012. Large Eddy Simulation of the gas-particle flow in cyclone separators. J. Separat. Purificat. Technol. 94, 61.
[9]  Septiani, E. L., Widiyastuti, W., Winardi, S., Machmudah, S.,  Nurtono, T., Kusdianto. 2016. Effect of turbulence modelling to predict combustion and nanoparticle production in the flame assisted spray  dryer  based  on  computational  fluid  dynamics.  Padjadjaran  International  Physics Symposium 2016. AIP Conference Proceedings, 1712, 040002
[10]  Versteg  H.  K.  and  Malalasekera  W.  2007 An  introduction  to  computational  fluid dynamics (England: Pearson Education Limited)